Build your ultimate AI agent
Opis kursu
Poznaj podstawowe pojęcia wyjaśnialnej sztucznej inteligencji (XAI)
Ten kurs wprowadza w kluczową dziedzinę XAI, koncentrując się na tym, jak sprawić, by złożone algorytmy AI były zrozumiałe i dostępne. Potrzeba przejrzystości i zaufania do tych technologii rośnie, gdy systemy AI stają się coraz bardziej zintegrowane z różnymi sektorami. Ten kurs obejmuje kluczowe pojęcia XAI, w tym przejrzystość, interpretowalność i odpowiedzialność, a także bada równowagę między złożonością modelu a wyjaśnialnością.Poznaj techniki XAI
Dowiesz się o wyjaśnieniach specyficznych dla modelu i niezależnych od modelu, zdobywając praktyczne wskazówki i narzędzia do skutecznego stosowania zasad XAI w swoich projektach. Kurs ma na celu wyposażyć Cię w wiedzę, która pozwoli uczynić systemy AI bardziej przejrzystymi, etycznymi i zgodnymi z wartościami społecznymi, zapewniając, że decyzje AI są nie tylko skuteczne, ale także możliwe do uzasadnienia i zrozumienia.Wdrażanie XAI w praktyce
Pod koniec tego kursu będziesz mieć solidne zrozumienie XAI i jego znaczenia w tworzeniu rozwiązań AI, a także będziesz gotowy(-a) wdrażać te zasady, aby zwiększać przejrzystość i wiarygodność systemów AI w rzeczywistych zastosowaniach.Wymagania wstępne
Ten kurs nie ma wymagań wstępnych
Program kursu
Plan kursu
1
Wprowadzenie do wyjaśnialnej AI
Przyjrzymy się wyjaśnialnej sztucznej inteligencji (XAI), kładąc nacisk na jej rolę w zapewnianiu transparentności, interpretowalności i wiarygodności systemów AI. Omówimy możliwości AI w zakresie przewidywania i generowania treści, podkreślając potrzebę jasnych procesów decyzyjnych. Zbadamy też metody, które pozwalają uczynić złożone modele AI bardziej zrozumiałymi dla szerokiego grona odbiorców.
- Dlaczego wyjaśnialna SI ma znaczenie50 XP
- Przejrzystość czy interpretowalność50 XP
- Scenariusze interpretowalności50 XP
- Cele XAI50 XP
- Techniczne aspekty XAI50 XP
- Podstawy XAI – sprawdź swoją wiedzę100 XP
- Dokładność i interpretowalność50 XP
- Komunikacja na temat XAI50 XP
- Segmentacja odbiorców50 XP
- Balansowanie między dokładnością a prostotą50 XP
2
Techniki wyjaśnialnej AI
Omówimy techniki wyjaśnialnej sztucznej inteligencji (XAI), dzieląc je na wyjaśnienia specyficzne dla modelu, niezależne od modelu, lokalne i globalne – wszystko po to, by rozjaśnić procesy decyzyjne AI. Przyjrzymy się regresji i klasyfikacji w kontekście wyjaśnień specyficznych dla modelu, a także poznamy SHAP i LIME jako narzędzia do interpretacji modeli typu czarna skrzynka. Poruszymy również kwestię złożoności dużych modeli językowych (LLM), zwracając uwagę na potrzebę transparentności ich procesów decyzyjnych.
3
Wdrażanie i stosowanie XAI
Zbadamy transformacyjny wpływ XAI na zwiększanie dostępności i przyjazności sztucznej inteligencji w różnych sektorach. Włączając wyjaśnialność od samego początku projektowania, zapewniamy transparentność systemów AI – budujemy zaufanie i pogłębiamy współpracę między człowiekiem a maszyną. Na podstawie studiów przypadków pokażemy, jak XAI demistyfikuje złożone decyzje AI, umożliwiając użytkownikom o różnym poziomie wiedzy technicznej korzystanie z wyników AI do bardziej świadomego podejmowania decyzji.
R
Koncepcje wyjaśnialnej sztucznej inteligencji (XAI)
Kurs
ukończony
